Kartik dijo muchas cosas interesantes. Quiero mencionar las cosas en las que estoy trabajando que mucha gente está muy interesada (incluido Jeff Bezos , quien recientemente invirtió mucho dinero en D-Wave), y por qué eso es tan emocionante e importante.
Hago investigaciones en computación cuántica y algoritmos cuánticos . Existe un cierto paradigma de computación cuántica llamado computación cuántica adiabática, y si ha oído hablar de la compañía llamada D-Wave Systems, sabrá que ya se ha construido y vendido una computadora cuántica de 256 qubits (a Lockheed Martin por $ 10 millones).
He escrito otras dos respuestas que podrían ser útiles para comprender qué es la computación cuántica adiabática.
- Si los poderes informáticos aumentaran diez veces, ¿cómo afectaría la investigación actual de IA?
- Siendo un estudiante universitario, ¿cómo puedo publicar gratuitamente trabajos de investigación en ciencias de la computación?
- ¿Cuáles son algunos de los documentos fundamentales sobre movilidad humana?
- ¿Hay otras empresas de tecnología que hayan adoptado un enfoque similar (o mejor) en la organización de I + D como Google?
- ¿Cuáles son las tendencias modernas en la investigación en informática?
La respuesta de Hadayat Seddiqi a ¿Cómo funciona la computación cuántica? ¿Qué lo hace diferente del paradigma informático actual? ¿Qué tipo de problemas podría ayudar a resolver la computación cuántica? ¿Cómo se realiza la corrección de errores?
La respuesta de Hadayat Seddiqi a ¿Cómo funciona la computación cuántica adiabática en términos simples?
De todos modos, podemos hablar sobre algunos conceptos básicos sin profundizar demasiado para comprender por qué esto es un gran problema. La razón por la cual estos AQC son tan útiles es porque son extremadamente buenos para resolver problemas de optimización. Así que toman algún problema de una forma de satisfacción booleana y elaboran una solución en tiempo polinómico. Así es, los AQC podrían resolver problemas de optimización en tiempo polinómico .
Guau. Entonces, piensa en todos los problemas que intentamos resolver con todas nuestras heurísticas y aproximaciones. Vendedor ambulante, mochila, agenda. Quiero decir, seguiré adelante y enumeraré las cosas que puedo pensar en este momento: mapas de Google para búsqueda óptima de rutas, aerolínea, trabajo de supercomputadora y programación de procesos del sistema operativo, plegamiento de proteínas (para investigación de enfermedades y cáncer), investigación de materiales , fabricación y logística, visión por computadora y otras técnicas de aprendizaje automático, diseño de circuitos y modelado de redes neuronales. De hecho, si piensa en algunos campos de investigación, una gran cantidad de sus problemas son problemas de optimización. Piense en inteligencia artificial, aprendizaje automático o investigación de operaciones e ingeniería industrial.
De hecho, algunas personas ya han hecho grandes cosas con los AQC de D-Wave:
Plegamiento de proteínas: la computadora cuántica D-Wave resuelve el problema de plegamiento de proteínas
Visión / aprendizaje automático: Google colabora con D-Wave en la posible búsqueda de imágenes cuánticas
Álgebra lineal numérica: [0811.3171] Algoritmo cuántico para resolver sistemas lineales de ecuaciones
Aquí hay una foto de una de mis carpetas de Google Drive para documentos importantes de AQC. La mayoría están etiquetados por instituciones, por lo que puede ver cuántas personas importantes están trabajando en esto:
Y habrá más por venir, ya que creo que D-Wave está planeando un procesador de 512 qubit.
De todos modos, por supuesto, todo esto es optimismo. Será un camino difícil y ligeramente incierto, pero los posibles beneficios son enormes. Comente si desea discutir las desventajas.
